Journal of the Institute of Convergence Signal Processing (융합신호처리학회논문지)

The Korea Institute of Convergence Signal Processing (한국융합신호처리학회)
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The Study on Effect of sEMG Sampling Frequency on Learning Performance in CNN based Finger Number Recognition

CNN 기반 한국 숫자지화 인식 응용에서 표면근전도 샘플링 주파수가 학습 성능에 미치는 영향에 관한 연구

  • Gerelbat BatGerel (Department of Medical IT Engineering, Soonchunhyang University) ;
  • Chun-Ki Kwon (Department of Medical IT Engineering, Soonchunhyang University)
  • Received : 2023.02.17
  • Accepted : 2023.03.16
  • Published : 2023.03.31
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Abstract

This study investigates the effect of sEMG sampling frequency on CNN learning performance at Korean finger number recognition application. Since the bigger sampling frequency of sEMG signals generates bigger size of input data and takes longer CNN's learning time. It makes making real-time system implementation more difficult and more costly. Thus, there might be appropriate sampling frequency when collecting sEMG signals. To this end, this work choose five different sampling frequencies which are 1,024Hz, 512Hz, 256Hz, 128Hz and 64Hz and investigates CNN learning performance with sEMG data taken at each sampling frequency. The comparative study shows that all CNN recognized Korean finger number one to five at the accuracy of 100% and CNN with sEMG signals collected at 256Hz sampling frequency takes the shortest learning time to reach the epoch at which korean finger number gestures are recognized at the accuracy of 100%.

본 연구는 CNN에 기반한 한국 숫자지화 인식 시스템의 입력데이터인 표면 근전도 신호에 대한 샘플링 주파수가 CNN의 학습 성능에 미치는 영향을 검토하였다. 표면 근전도의 샘플링 주파수가 크면 수집한 많은 양의 입력데이터에 대한 학습 시간이 길어지므로 실시간 시스템의 구현이 어려움이 발생하고 고가의 표면 근전도 측정장비를 필요로 하므로 표면근전도 신호의 샘플링 주파수 선정에서 적정선이 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 1,024Hz, 512Hz, 256Hz, 128Hz 그리고 64Hz의 샘플링 주파수를 선정하고 선정된 샘플링 주파수로 측정한 표면근전도 신호를 입력으로 CNN 학습 성능을 비교하였다. 비교 연구 결과는 선정된 모든 샘플링 주파수로 획득한 표면근전도 신호를 입력데이터를 활용한 CNN 학습 모두가 한국 숫자지화 일부터 다섯을 100% 인식하였으며, 그중에서도 256Hz의 샘플링 주파수로 획득한 표면근전도 신호를 입력데이터로 활용한 CNN 학습이 가장 짧은 시간 안에 이루어졌다.

Keywords

Acknowledgement

본 논문은 부분적으로 2021년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지역대학우수과학자지원 사업 (No.2021R111A3043994)의 지원과 2022학년도 순천향대학교 교수 연구년제의 지원을 받아 연구를 수행하였습니다.

References

  1. K. C. Hong, H. S. Kim, and Y. H. Han. (2021, Dec.). CNN-based Sign Language Translation Program for the Deaf. Journal of Korea Institute of Convergence Signal Processing. 22(4), pp. 206-212. DOI:10.23087/jkicsp.2021.22.4.009.
  2. H. Park. (2021, Mar.). A Review of 3D Object Tracking Methods Using Deep Learning. Journal of Korea Institute of Convergence Signal Processing. 22(1), pp. 30-37.
  3. X. Chen and Z. Wang. (2013). Pattern recognition of number gestures based on a wireless surface EMG system. Journal of Biomedical Signal Process Control. 8(1), pp. 184-192. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2012.08.005
  4. Y. Wang, C. Jung, I. Yun, and J. Kim. (2019). Super-pixel based finger earth mover's distance for hand gesture recognition. In:2019 IEEE international conference on acoustics, speech and signal processing(ICASSP), Brighton, UK, 2019.
  5. J. Park and C. Kwon. (2021, Jan.). Korean Finger Number Gesture Recognition Based on CNN using Surface Electromyography Signals. Journal of Electrical Engineering & Technology. 16, pp. 591-598. DOI:10.1007/s42835-020-00587-3.
  6. G. Batgerel and C. Kwon, "Preliminary Study on the Effect of Sampling Frequency on Learning Convergence in CNN based Finger Number Recognition using sEMG Signals," in Proc. of the 1st International Conf. on Convergence Signal Processing Technology, Jeju, South Korea, 2017, pp. 56-57.
  7. S. Bae and C. Kwon, "Comparison Study of Optimizer on CNN based Finger Number Recognition using sEMG Signals," in Proc. of the 2021 International Conf. on Computational Science and Computational Intelligence(CSCI), Las Vegas, U.S.A., 2021.
  8. Active two user manual, ver. 3.2, Biosemi Inc., 2007.
  9. J. Park and C. Kwon. (2018, Aug.). Study on forearm muscles and electrode placements for CNN based Korean number gesture recognition using sEMG signals. Journal of Korea Academia-Industrial Cooperation Society. 19(8), pp. 260-267.
  10. https://colab.research.google.com/notebooks/ welcome. jpynb,Google.com.